[发明专利]一种智慧城市数据归档方法、装置和电子设备

说明书

本发明涉及大数据技术领域，公开了一种智慧城市数据归档方法、装置和电子设备。方法包括获取智慧城市各领域数据，对智慧城市各领域数据进行分类，获得分类后的各领域数据，对分类后的各领域数据进行分析，获得数据使用性级别，其中，数据使用性级别用于表征数据被重新使用的可能性，根据不同数据的使用性级别，将数据进行归档处理，由此能够实现随时查看数据，且节省存储空间。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种智慧城市数据归档方法、装置和电子设备。

背景技术

随着信息技术的不断发展，城市信息化应用水平不断提升，智慧城市建设应运而生。智慧城市可通过智能计算技术的应用，使得城市管理、教育、医疗、房地产、交通运输、公用事业和公众安全等城市组成的关键基础设施组件和服务更互联、高效和智能。

智慧城市的数据类别广泛，数据量庞大。数据积累多了之后，通常会将历史数据归档。传统的数据归档方式是按照数据产生的时间进行归档，归档过程漫长，效率低，并且归档后再重新使用的流程比较复杂，不但不利于查看，而且占用存储空间。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种智慧城市数据归档方法、装置和电子设备，不但能够随时查看数据，而且能够节省存储空间。

第一方面，本发明实施例提供了一种智慧城市数据归档方法，所述方法包括：

获取智慧城市各领域数据；

对所述智慧城市各领域数据进行分类，获得分类后的各领域数据；

对所述分类后的各领域数据进行分析，获得数据使用性级别，其中，所述数据使用性级别用于表征数据被重新使用的可能性；

根据不同数据的使用性级别，将所述数据进行归档。

在一些实施例中，所述对所述智慧城市各领域数据进行分类，获得分类后的各领域数据，包括：

使用预设的分类规则对所述智慧城市各领域数据进行分类，获得分类后的各领域数据。

在一些实施例中，所述对所述分类后的各领域数据进行分析，获得数据使用性级别，包括：

使用预设的基于机器学习的神经网络模型对所述分类后的各领域数据进行分析，获得数据使用性级别。

在一些实施例中，所述方法还包括：

预先训练基于机器学习的神经网络模型。

在一些实施例中，所述预先训练基于机器学习的神经网络模型，包括：

获取分类后各领域的若干样本数据；

为每个所述样本数据打上对应的标签；

基于机器学习算法，使用所述若干样本数据及对应的每个所述样本数据的标签训练模型，得到所述预设基于机器学习的神经网络模型。

在一些实施例中，所述数据使用性级别包括强、中和弱，

所述根据不同数据的使用性级别，将所述数据进行归档，包括：

若所述数据使用性级别为强，则延长所述数据归档周期并将所述数据暂存至实时数据库；

若所述数据使用性级别为中或弱，则将所述数据按预设周期存储至历史数据库。

在一些实施例中，所述若所述数据使用性级别为弱，则将所述数据按预设周期进行归档之后，所述方法还包括：

当到达预设时间后，将所述数据使用性级别为弱的数据进行压缩处理。

第二方面，本发明实施例还提供了一种智慧城市数据归档装置，所述装置包括：